数据即未来：大数据王者之道 计算机与互联网 书籍|7628819 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 布瑞恩 戈德西Brian Godse 著，陈斌 译

图书标签:

• 大数据
• 数据分析
• 计算机
• 互联网
• 商业
• 技术
• 未来
• 算法
• 数据挖掘
• 人工智能

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111589266

商品编码：27022455729

出版时间：2018-03-01

书[0名0]：	数据即未来：[0大0]数据王者之道|7628819
图书定价：	79元
图书作者：	（美）布瑞恩·戈德西（Brian Godsey）
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111589266
开本：	32开
页数：	0
版次：	1-1

内容简介

数据科[0学0]项目的生命周期 本书围绕着数据科[0学0]项目的三个阶段组织： [0第0]一阶段是准备，把时间和精力花在项目初期的信息收集上，以避免事后的麻烦。 [0第0]二阶段是构建，利用在准备阶段所获得的信息，以及统计和软件可提供的所有工具构建产[0品0]，把计划付诸行动。 [0第0]三阶段是完成，交付产[0品0]、获得反馈、进行修改、支持产[0品0]和结束项目。

目录

本书赞誉 中文版序一 中文版序二 译者序 前言 致谢 关于本书 关于原书封面插图 [0第0]一部分 准备和收集数据与[0知0]识 [0第0]1章 数据科[0学0]的逻辑 …… 2 1.1 数据科[0学0]与本书 …… 4 1.2 意识的可贵 …… 7 1.3 研发人员与数据科[0学0]家 …… 9 1.4 需要成为软件研发者吗 …… 12 1.5 需要明白统计[0学0]吗 …… 13 1.6 [0优0]先级：[0知0]识、技术、观点 …… 14 1.7 佳实践 …… 17 1.8 阅读本书：我怎么讨论概念 …… 23 小结 …… 24 [0第0]2章 通过好的提问设置目标 …… 26 2.1聆听客户 …… 27 2.2提出关于数据的好问题 …… 37 2.3用数据回答问题 …… 42 2.4设定目标 …… 48 2.5计划要有弹性 …… 50 练习 …… 51 小结 …… 51 [0第0]3章 周围的数据：虚拟的荒野 …… 52 3.1数据作为研究对象 …… 52 3.2数据可能存在的地方，以及如何与之交互 …… 62 3.3数据侦察 …… 80 3.4案例：microRNA与基因表达 …… 89 练习 …… 94 小结 …… 95 [0第0]4章 数据整理：从捕捉到驯化 …… 96 4.1案例研究：佳田径表演 …… 97 4.2准备整理数据 …… 101 4.3技巧与工具 …… 109 4.4常见的陷阱 …… 112 练习 …… 119 小结 …… 119 [0第0]5章 数据[0评0]估：动手检查 …… 120 5.1案例：安然的电子邮件数据 …… 121 5.2描述性统计 …… 123 5.3检查数据的假设 …… 130 5.4寻找特定的实体 …… 134 5.5[0大0]概的统计分析 …… 140 练习 …… 147 小结 …… 147 [0第0]二部分 构建软件和统计产[0品0] [0第0]6章 制订计划 …… 150 6.1[0学0]到了什么 …… 152 6.2重新考虑期望和目标 …… 158 6.3规划 …… 164 6.4沟通新目标 …… 175 练习 …… 176 小结 …… 177 [0第0]7章 统计建模：概念与基础 …… 178 7.1如何看待统计 …… 179 7.2统计[0学0]：与数据科[0学0]相关的[0领0]域 …… 180 7.3数[0学0] …… 184 7.4统计模型与推理 …… 194 7.5其他的统计方[0法0] …… 218 练习 …… 227 小结 …… 227 [0第0]8章 软件：统计[0学0]在行动 …… 229 8.1电子表格和用户图形界面应用 …… 230 8.2编程 …… 239 8.3选择统计软件工具 …… 264 8.4把统计转换成软件 …… 271 练习 …… 277 小结 …… 278 [0第0]9章 辅助软件：更[0大0]、更快、更高效 …… 279 9.1数据库 …… 280 9.2高性能计算 …… 287 9.3云服务 …… 290 9.4[0大0]数据技术 …… 293 9.5XX即服务 …… 297 练习 …… 298 小结 …… 298 [0第0]10章 执行计划：汇总 …… 299 10.1执行计划的诀窍 …… 300 10.2修改计划 …… 308 10.3结果：[0知0]道什么时候足够好 …… 310 10.4案例研究：基因活性测定协议 …… 315 练习 …… 328 小结 …… 329 [0第0]三部分 整理产[0品0]结束项目 [0第0]11章 交付产[0品0] …… 332 11.1了解客户 …… 333 11.2交付形式 …… 335 11.3内容 …… 345 11.4案例：分析电子游戏 …… 351 练习 …… 353 小结 …… 353 [0第0]12章 交付后：问题与修改 …… 354 12.1产[0品0]及其使用问题 …… 354 12.2反馈 …… 364 12.3产[0品0]修改 …… 370 练习 …… 377 小结 …… 378 [0第0]13章 结束：项目善后 …… 379 13.1项目善后 …… 380 13.2从项目中[0学0]习 …… 392 13.3展望未来 …… 396 练习 …… 398 小结 …… 399 练习：案例与答案 …… 400

《数据洪流：驾驭数字时代的颠覆性力量》 一、 当今时代的基石：数据，无处不在的驱动力 我们正身处一个前所未有的数据爆炸时代。从每一次指尖滑动、每一次线上购物，到每一次智能设备的交互、每一次科学实验的记录，数据正以前所未有的速度被生成、收集、存储和处理。它们不再是抽象的概念，而是驱动现代社会运转的最核心要素，是企业决策的指南针，是科研突破的燃料，是个人生活体验的塑造者。 互联网的蓬勃发展，从最初的信息传递平台，演变成连接全球、驱动经济、影响文化的庞大生态。智能手机的普及，智能家居的兴起，物联网的快速渗透，都在加速着数据的累积。每一次搜索，每一次点击，每一次互动，都像微小的水滴汇聚成巨大的数据湖泊。这些数据，如同血液般流淌在数字经济的血管中，维系着整个系统的生命力。 数据的重要性已经超越了简单的信息记录，它们正在成为一种新的生产要素，一种新的战略资产。掌握并有效利用数据，意味着掌握了在激烈竞争中脱颖而出的关键。那些能够从海量数据中洞察先机、预测趋势、优化流程、创造价值的企业和组织，正在以前所未有的速度崛起，重塑着各行各业的格局。 然而，数据的洪流也带来了前所未有的挑战。海量的数据意味着处理的复杂性急剧增加，如何有效地存储、清洗、分析和可视化这些数据，成为摆在所有人面前的难题。数据的质量、安全性、隐私保护，以及如何将原始数据转化为有意义的洞察，更是需要深厚的专业知识和先进的技术手段。 二、《数据洪流：驾驭数字时代的颠覆性力量》内容概述 本书并非一本纯粹的技术手册，也不是对某个特定领域数据的简单罗列。它是一场关于数据本质、数据应用、数据治理以及数据驱动未来的深度探索。我们将以宏观的视角，审视数据在当今世界扮演的关键角色，解析数据如何成为企业核心竞争力，以及个人如何在这个数据驱动的时代实现价值最大化。 第一部分：数据世界的基石——理解数据的本质与价值 数据的定义与演进： 我们将从最基础的概念出发，探讨数据的多样性（结构化、半结构化、非结构化），以及数据从静态信息到动态洞察的演进过程。我们将追溯数据在计算机和互联网发展历程中的地位变化，理解为何“数据是未来的石油”这句话在今天如此具有现实意义。 数据产生的源头与动力： 深入剖析各类数据源，包括但不限于用户行为数据、交易数据、传感器数据、社交媒体数据、科学实验数据等。理解不同数据源的特性及其对分析结果的影响。分析驱动数据爆炸式增长的技术进步和应用场景。 数据的商业价值与社会影响： 探讨数据如何转化为商业价值，例如提升运营效率、优化营销策略、预测市场需求、开发新产品和服务。同时，也将审视数据在科学研究、公共服务、城市管理等领域的巨大潜力，以及数据对社会公平、伦理道德等方面带来的深远影响。 第二部分：驾驭数据洪流——关键技术与核心能力 数据采集与存储的艺术： 介绍当前主流的数据采集技术，包括爬虫、API接口、传感器网络等，以及如何确保采集数据的准确性和时效性。探讨大数据存储解决方案，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（HBase, Cassandra）、数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）等的原理与应用。 数据清洗与预处理的挑战： 揭示数据清洗的重要性，识别和处理缺失值、异常值、重复值、不一致数据等常见问题。介绍数据转换、格式化、标准化等预处理技术，为后续分析打下坚实基础。 数据分析的深度与广度： 统计分析与探索性数据分析（EDA）： 掌握基础的统计学原理，利用可视化手段探索数据的分布、关系和模式，发现潜在的规律。 机器学习与人工智能： 深入介绍各类机器学习算法，如监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习，以及深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性应用。 数据挖掘技术： 学习关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测等技术，从海量数据中发现隐藏的、有价值的模式。 预测建模与趋势分析： 如何利用历史数据构建预测模型，预测未来市场趋势、用户行为、风险概率等，为决策提供科学依据。 数据可视化与洞察传达： 掌握各类数据可视化工具（如Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn）和图表类型（柱状图、折线图、散点图、热力图等），将复杂的数据转化为直观易懂的图表，有效地向非技术人员传达分析结果和洞察。 第三部分：数据时代的策略与伦理——构建可持续的数据生态 数据驱动的战略决策： 如何将数据分析结果融入企业战略规划，从市场定位、产品研发到运营管理，实现全方位的优化。学习如何构建数据驱动的文化，让数据成为组织内每一个成员的决策助手。 数据安全与隐私保护： 深入探讨数据泄露的风险，以及如何构建 robust 的数据安全防护体系，包括加密、访问控制、审计等。关注个人隐私的保护，了解相关法律法规（如GDPR, CCPA），以及如何在数据利用与隐私保护之间取得平衡。 数据治理与合规性： 理解数据治理的重要性，包括数据质量管理、数据生命周期管理、元数据管理、数据标准制定等。强调合规性在数据应用中的关键作用，避免法律风险。 数据伦理与社会责任： 探讨数据偏见、算法歧视等伦理问题，以及如何构建公平、透明、负责任的数据应用。反思数据在社会发展中的潜在风险，并探讨应对之策。 第四部分：未来的展望——数据引领的变革 人工智能与数据融合的未来： 展望人工智能与大数据更深层次的融合，AI如何进一步赋能数据分析，以及数据如何为AI模型提供训练和优化的养分。 物联网与边缘计算带来的新机遇： 探讨物联网设备产生的海量实时数据，以及边缘计算如何在数据源头进行预处理和分析，降低延迟，提升效率。 数据作为创新的引擎： 展望数据如何催生全新的商业模式、颠覆传统行业，以及如何利用数据解决全球性挑战，如气候变化、疾病防控等。 个人在数据时代的成长与价值： 指导读者如何在数据洪流中提升自身的数据素养，掌握数据分析技能，利用数据增值，并在数字时代中找到自己的定位与机遇。 《数据洪流：驾驭数字时代的颠覆性力量》 旨在为读者提供一个全面、深入的视角，帮助您理解数据在当今世界的核心地位，掌握驾驭数据洪流的关键技能，并以负责任的态度拥抱数据驱动的未来。无论您是企业决策者、技术开发者、市场营销人员，还是对未来科技充满好奇的学习者，本书都将为您打开一扇通往数字时代核心的大门。

评分☆☆☆☆☆

作为一名略懂编程的普通读者，我最初对技术书籍是持保留态度的，担心术语过多会造成阅读障碍。然而，这本书成功地消除了这种隔阂。作者似乎非常懂得如何与不同背景的读者沟通。当涉及到需要一定技术背景的概念时，比如数据湖与数据仓库的区别，或者流处理与批处理的权衡时，作者总是先用最通俗的语言进行概述，然后再逐步引入必要的专业术语，并且对每一个新术语都做了详尽的注解，确保读者不会因为一个生词而卡壳。这种分层的讲解方式极大地降低了阅读门槛，使得即使是对互联网技术了解不深的读者也能跟上思路。它成功地搭建了一座桥梁，连接了技术专家和业务决策者之间的知识鸿沟。可以说，这本书不仅是大数据领域的优秀参考书，更是一本优秀的“跨界沟通”教材，它的普及性让它注定会成为一个更广泛群体阅读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的深度和广度感到非常惊喜，它远远超出了我对一本“计算机与互联网”类书籍的预期。很多同类书籍要么过于偏重底层技术细节，让非专业人士望而却步，要么就是浮于表面地谈论趋势，缺乏实质性的干货。然而，这本书找到了一个绝妙的平衡点。它既深入探讨了支撑大数据时代的底层架构演变，比如分布式计算范式的变迁，也毫不回避地触及了数据伦理和法律合规这些“软性”但至关重要的问题。作者在分析每一个技术点时，都会配上大量的真实案例，这些案例的选取非常具有代表性，横跨了金融、医疗乃至城市管理等多个领域，这使得那些抽象的理论立刻变得鲜活起来，让人能够立刻理解“为什么这个技术很重要”以及“它在现实中是如何解决问题的”。更重要的是，作者的叙事逻辑极其严谨，从历史的纵深角度切入，解释了我们是如何一步步走到今天的“数据为王”的时代，这种宏大的叙事结构让读者在阅读过程中，能够构建起一个完整且稳固的知识体系框架，而不是零散地记住几个技术名词。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计给我留下了非常深刻的印象，拿在手里就感觉很有分量，纸张的质感也很不错，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛很累。封面设计上采用了一种抽象的、流动的线条来象征数据的洪流，配上那个醒目的书名，确实抓住了“未来”和“力量”的主题，让人一翻开就充满了探索的欲望。内页的字体大小和行距都经过了精心的调整，阅读起来非常舒适。更值得称赞的是，书中对于一些复杂的概念，比如数据治理框架或者算法的演进路径，作者都配上了非常清晰和专业的图表。这些图表不是那种简单的流程图，而是包含了多维度的信息，有些甚至像是艺术品，能够将枯燥的技术名词具象化。我特别喜欢其中关于“数据生态系统”的那一章，那张全景图简直是教科书级别的，把从数据采集、存储、分析到最终价值变现的每一个环节都梳理得井井有条。整体来看，这本书在视觉传达和用户体验上下了极大的功夫，绝对不是那种粗制滥造的快餐式读物，它更像是一件精心打磨的工艺品，体现了出版方对内容和读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实话，初看之下带着一种知识分子的清冷和严谨，但随着阅读的深入，我发现其中蕴含着一种令人振奋的激情。它不是那种板着面孔的学术著作，作者在阐述宏大命题时，偶尔会穿插一些非常精辟的比喻，这些比喻往往一针见血，能瞬间击中问题的核心。比如，书中将“数据孤岛”比作中世纪的封建领地，将数据整合比作现代国家的统一进程，这种类比不仅生动有趣，还深刻揭示了数据共享在组织转型中的战略意义。在探讨未来趋势的部分，作者展现出了罕见的洞察力，他并没有盲目地追捧最新的热词，而是冷静地分析了技术成熟度和市场接受度之间的博弈，这种务实的态度非常难得。读完之后，我感觉自己不光是吸收了知识，更像是经历了一场与一位经验丰富的行业领袖的深度对话，他的远见和对行业脉络的精准把握，极大地拓宽了我对未来职业发展的思考维度。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我最大的价值在于它提供了一种看待“未来工作”的全新视角。我原本以为这是一本教人如何操作大数据工具的书籍，但事实是，它更像是一本关于“战略思维”和“组织变革”的指南。书中用了相当大的篇幅来讨论数据文化的重要性，强调技术本身只是工具，真正的壁垒在于企业是否能够构建起一种以数据驱动决策的思维模式。作者详细剖析了在数据驱动型组织中，不同层级人员的角色转变，从高层领导的“提问艺术”到一线员工的“数据敏感度培养”，都给出了非常可操作的建议。这对于正在经历数字化转型的企业管理者或者希望提升自身竞争力的职场人士来说，简直是如获至宝。它不是简单地告诉你“你需要大数据”，而是深入教你“如何成为一个能够驾驭大数据的人和组织”，这种从方法论到实践路径的完整覆盖，使得这本书的实用价值得以最大化。